Robotik
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Robotik. Robotik: Eine Einführung . Was ist ein Roboter? Woraus bestehen Roboter? Welche Arten von Robotern gibt es? Wozu bauen wir Roboter? Welche ethischen Probleme werfen Roboter auf? Wie funktionieren Roboter? Welche Grundprinzipien gibt es in der Robotik?

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Robotik

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Presentation Transcript


Robotik


Robotik: Eine Einführung

  • Was ist ein Roboter?

  • Woraus bestehen Roboter?

  • Welche Arten von Robotern gibt es?

  • Wozu bauen wir Roboter?

  • Welche ethischen Probleme werfen Roboter auf?

  • Wie funktionieren Roboter?

  • Welche Grundprinzipien gibt es in der Robotik?

  • Wie beurteilet man einen gegebenen Roboter?


Was ist ein Roboter?

  • Ein Roboter ist eine technische Apparatur, die dazu dient, dem Menschen die Arbeit abzunehmen. Roboter können sowohl stationäre als auch mobile Maschinen sein und werden von Computerprogrammen gesteuert. Die Bedeutung hat sich allerdings im Laufe der Zeit gewandelt.

  • A robotis a mechanicalorvirtualartificialagent, usually an electro-mechanicalmachinethatisguidedbya computerprogramor electronic circuitry.


Woraus besteht ein Roboter?

  • sensors

    • light, sound, touch, pressure, GPS, ...

  • controllers

    • microcontrollers, chips, neuralnetworks, ...

  • actuators

    • locomotion: wheels, legs, wings, ...

    • manipulation: hands, tools, ...

    • communication: speakers, radio, ...

Power source


Roboterarten

  • Beam

  • Erkundungsroboter

  • Humanoider Roboter

  • Biomorpher Roboter

  • Industrieroboter

  • Lauf-/Flug-/Kriechroboter

  • Personal Robot

  • Serviceroboter

  • Spielzeugroboter

  • Transportroboter

  • Kampfroboter

  • Nanoroboter

  • Schwarmroboter

  • Modulare Roboter

  • Adaptive Robot

  • Selfreplicating Robot


Wozu Roboter?

  • dangerous environments

  • inaccessible environments

  • repetitive or difficult tasks

  • entertainment

  • basic research (understanding by rebuilding), e.g.

    • intelligence

    • locomotion

    • collaboration


Roboter


roboticstimeline


TED talks on robotics

http://www.ted.com/talks/bruno_maisonnier_dance_tiny_robots.html

Robot dance

http://www.ted.com/talks/daniel_wolpert_the_real_reason_for_brains.html

Neuroscientist Daniel Wolpertstartsfrom a surprisingpremise: thebrainevolved, not tothinkorfeel, but tocontrolmovement

http://www.ted.com/talks/rodney_brooks_on_robots.html

In thisprophetictalkfrom 2003, roboticist Rodney Brooks talksabouthowrobotsaregoingtoworktheirwayintoourlives

http://www.ted.com/talks/vijay_kumar_robots_that_fly_and_cooperate.html

In seinem Labor an der Pennsylvania State University bauen Vijay Kumar und sein Team fliegeneQuadcopter.

http://www.ted.com/talks/dennis_hong_my_seven_species_of_robot.html

Beim TEDxNASA stellt Dennis HONG sieben preisgekrönte All-Terrain-Roboter vor

http://www.ted.com/talks/a_robot_that_flies_like_a_bird.html

SmartBird, a large, lightweightrobot, modeled on a seagull, that flies byflappingitswings.

http://www.ted.com/talks/david_hanson_robots_that_relate_to_you.html

David Hanson's Robotergesichter sehen so aus wie Ihres und verhalten sich auch so.

http://www.ted.com/talks/hod_lipson_builds_self_aware_robots.html

Hod Lipson zeigt ein paar seiner coolen, kleinen Roboter, die die Fähigkeit besitzen zu lernen, sich selbst zu verstehen und sogar sich selbst zu reproduzieren.


Das Grundprinzip

Roboter

  • sensors

  • Eingabe (input)

  • Sinne

  • controller

  • Verarbeitung (processing)

  • Gehirn

  • actuators

  • Ausgabe (output)

  • Muskeln

Informations-verarbeitung

Menschen


GOFAI(goodold-fashionedartificialintelligence)

  • Aufstellung Schachspiel

  • besten Zug berechnen

  • Spielzug


GOFAI

  • In artificial intelligence, GOFAI ("Good Old-Fashioned Artificial Intelligence") describes the oldest original approach to achieving artificial intelligence, based on logic and problem solving. In robotics research, the term is extended as GOFAIR ("Good Old-Fashioned Artificial Intelligence and Robotics").

  • GOFAI was the dominant paradigm of AI research from the middle fifties until the late 1980s. After that time, newer sub-symbolic approaches to AI were introduced.

  • GOFAI is based on the assumption that many aspects of intelligence can be achieved by the manipulation of symbols, an assumption defined as the "physical symbol systems hypothesis" by Allen Newell and Herbert A. Simon in the middle 1960s. By the 1980s, many researchers began to doubt that high-level symbol manipulation alone could account for all intelligent behaviors.

  • Opponents of the symbolic approach include roboticists such as Rodney Brooks, who aims to produce autonomous robots without symbolic representation (or with only minimal representation) and computational intelligence researchers, who apply techniques such as neural networks and optimization to solve problems in machine learning and control engineering.


Es stellt sich also heraus:

  • Den besten Zug finden ist gar nicht so schwer ...

  • ... die Figur dann dort hin bewegen dagegen schon


Ziel: MANSAI???

(Modern And Not-SymbolicArtificialIntelligence)

  • Wie soll das gehen?

  • Was sind die Aufgaben?

  • Was hat das mit Intelligenz zu tun?

Lessonstolearnfromtheone intelligent agentknowntous: us.


GOFAI:

  • Umwelt

  • Körper

  • Gehirn

logisches (=symbolisches) Denken...

  • input

  • symboliccomputation

  • output

  • Muskeln

  • Sinne

Ein seltsames Problem: symbolgrounding(woher kommt Bedeutung)


Realistischer:

Bewusste Entscheidungen, Wille, Pläne, Modelle der Wirklichkeit, logisches (=symbolisches) Denken...

  • Umwelt

  • Körper

  • Gehirn

bewussterabstraktersymbolischerlangsamer

  • Muskeln

  • Sinne


Goodbye GOFAI?

 viele verschiedene Ansätze und Zielrichtungen

  • Umwelt

  • symboliccomputation

Higher levelcognition

  • Körper

  • Gehirn

  • input

  • output

Und was ist mit dem Rest?

Und mit dem Zusammenspiel?

Und was war nochmal Intelligenz?

  • Muskeln

  • Sinne


Kybernetik(„Regelungstechnik“)

  • ist-Zustand

  • Vergleich Ist-Soll

  • Änderung in Richtung Soll-Zustand

Feedback


feedbackloops

  • Umwelt

  • Körper

  • Gehirn

  • Muskeln

  • Sinne

im Gehirn

im Körper

Umwelt


Subsumtion Architecture:

Rodney Brooks (1986)


interplay: bottom-upor top-down?

  • Umwelt

top

bottom

  • Körper

  • Gehirn

  • Muskeln

  • Sinne

im Gehirn

im Körper

Umwelt


time

  • Umwelt

  • Körper

  • Gehirn

  • Muskeln

  • Sinne

Gedächtnis Erfahrung

Voraus-sagen

im Gehirn

im Körper

Umwelt


extras

  • Umwelt

  • Körper

  • Gehirn

  • Muskeln

  • Sinne

Gedächtnis Erfahrung

Voraus-sagen

Wille?!

Selbstbild/modell

AufmerksamkeitBewusstsein

im Gehirn

im Körper

Umwelt


tasksandautonomy


furthercomplications

UNVORHERSEHBARKEIT

NOISE

NOISE

NOISE

ANDERE AGENTEN

  • Umwelt

  • Körper

  • Gehirn

  • Muskeln

  • Sinne

Gedächtnis Erfahrung

Voraus-sagen

Wille?!

im Gehirn

im Körper

Umwelt


Sicher handeln in einer unsicheren Welt

  • Robustheit gegenüber Noise, Teilausfällen, fehlender Information, neuen Anforderungen, plötzlichen Änderungen, ...

    • Fehlende Informationen abschätzen

      • Vorhersagen / Erfahrung

      • Modelle (selbst, andere Agenten, Umwelt)

      • Inferenz, Deduktion, Generalisation

    • Schnelle Korrektur des Verhaltens

      • Reaktive Komponenten, Feedback

      • Aufmerksamkeit


usingexperiencetogetbetter

UNVORHERSEHBARKEIT

NOISE

NOISE

NOISE

ANDERE AGENTEN

  • Umwelt

  • Körper

  • Gehirn

Lernen

  • Muskeln

  • Sinne

Gedächtnis Erfahrung

Voraus-sagen

Wille?!

im Gehirn

im Körper

Umwelt


Lernen

  • Lernen = Verhaltensänderung

  • Was wird optimiert?

  • Wie wird Verhalten umgesetzt (controller)  was genau wird hier geändert?

  • Ein paar Möglichkeiten:

    • Symbolisch: Support Vector Machines, Bayesian

    • Subsymbolisch: Neuronale Netze

    • Reaktiv: Regelkreis


life-longadaption

ANDERE AGENTEN

UNVORHERSEHBARKEIT

NOISE

NOISE

NOISE

  • Umwelt

Entwicklung

  • Körper

  • Gehirn

Lernen

  • Muskeln

  • Sinne

Gedächtnis Erfahrung

Voraus-sagen

Wille?!

im Gehirn

im Körper

Umwelt


Entwicklung

  • Adaption über einen längeren Zeitraum

  • Bootstrapping? (Zuerst die Einfaches Lernen, und auf dieser Basis später Schwieriges)

  • Gleichzeitige Veränderungen der Ressourcen? (z.B. Wachstum, Motorik, Gedächtnis,...)


adaptionofthespecies

Evolution

ANDERE AGENTEN

UNVORHERSEHBARKEIT

NOISE

NOISE

NOISE

  • Umwelt

Entwicklung

  • Körper

  • Gehirn

Lernen

  • Muskeln

  • Sinne

Gedächtnis Erfahrung

Voraus-sagen

Wille?!

im Gehirn

im Körper

Umwelt


Evolution

  • Optimierung des Agenten über Generationen

    • Gelerntes weitergeben ?!

    • Lernmechanismus weitergeben!

  • System so allgemein definieren, dass es sich selbst (graduell) verändern kann

  • Selektion (was ist relevant  wird optimiert)?


  • Resultat:

  • Ein höchst flexibles, selbstregulierendes, adaptives System, das verschiedenste komplexe Aufgaben in einer nur teilweise vorhersehbaren Umwelt in Echtzeit meistert – oder zumindest lernen (sich entwickeln) kann, sie zu meistern

Evolution

ANDERE AGENTEN

UNVORHERSEHBARKEIT

NOISE

NOISE

NOISE

  • Umwelt

Entwicklung

  • Körper

  • Gehirn

Lernen

  • Muskeln

  • Sinne

Gedächtnis Erfahrung

Voraus-sagen

Wille?!

im Gehirn

im Körper

Umwelt


task(s) & autonomy:

learning/adaption:

extras/tricks:

name:

aimoftheproject:

environment:

sensors:

controllers (architecture, type ofcomputing):

actuators:

feedback:

rating/comments:


TED talks on robotics

http://www.ted.com/talks/bruno_maisonnier_dance_tiny_robots.html

Robot dance

http://www.ted.com/talks/daniel_wolpert_the_real_reason_for_brains.html

Neuroscientist Daniel Wolpertstartsfrom a surprisingpremise: thebrainevolved, not tothinkorfeel, but tocontrolmovement

http://www.ted.com/talks/rodney_brooks_on_robots.html

In thisprophetictalkfrom 2003, roboticist Rodney Brooks talksabouthowrobotsaregoingtoworktheirwayintoourlives

http://www.ted.com/talks/vijay_kumar_robots_that_fly_and_cooperate.html

In seinem Labor an der Pennsylvania State University bauen Vijay Kumar und sein Team fliegeneQuadcopter.

http://www.ted.com/talks/dennis_hong_my_seven_species_of_robot.html

Beim TEDxNASA stellt Dennis HONG sieben preisgekrönte All-Terrain-Roboter vor

http://www.ted.com/talks/a_robot_that_flies_like_a_bird.html

SmartBird, a large, lightweightrobot, modeled on a seagull, that flies byflappingitswings.

http://www.ted.com/talks/david_hanson_robots_that_relate_to_you.html

David Hanson's Robotergesichter sehen so aus wie Ihres und verhalten sich auch so.

http://www.ted.com/talks/hod_lipson_builds_self_aware_robots.html

Hod Lipson zeigt ein paar seiner coolen, kleinen Roboter, die die Fähigkeit besitzen zu lernen, sich selbst zu verstehen und sogar sich selbst zu reproduzieren.


Humanoide Roboter

  • Theatricalrobotics?

  • Problems withfearandempathy

  • Whattomeasure?

  • AI-Ethics?


Key concepts

  • Artificialintelligence (strong vs. weak)

  • Degreesoffreedom

  • Inverse kinematics

  • Degreesofautonomy

  • Subsumption Architecture

  • Embeddedness

  • Symbol grounding

  • Learning & development

  • EmergentBehaviour

  • Bayesioninference


Threelawsofrobotics

  • A robotmay not injure a human beingor, throughinaction, allow a human beingtocometoharm.

  • A robot must obeytheordersgiventoitby human beings, exceptwhere such orderswouldconflictwiththe First Law.

  • A robot must protectitsownexistenceaslongas such protectiondoes not conflictwiththe First or Second Laws.


Die Zukunft?

  • Task-autonome Roboter für spezifischen Aufgaben, inspiriert von der Natur, grösstenteils GOFAI.

  • (und das ist nahe Zukunft!) Bionik:

    http://www.ted.com/talks/miguel_nicolelis_a_monkey_that_controls_a_robot_with_its_thoughts_no_really.html

    Can weuseourbrainstodirectlycontrolmachines -- withoutrequiring a bodyasthemiddleman?


Bionik:

  • Umwelt

  • Roboter

  • Controller

  • actuators

  • sensors

  • Körper

  • Gehirn

passt sich an den gegebenen input/output an!

  • Muskeln

  • Sinne


  • Login